Die Forschenden konnten im Projekt auch für dieses Umformverfahren Energieeinsparpotenzial aufzeigen. Ihr zentraler Ansatzpunkt war, die bislang ungeregelten, fast ausschließlich an der Bauteilqualität orientierten und auf Erfahrungswissen basierenden Prozessparameter durch energierelevante Aspekte zu ergänzen. So entstand ein Softwaretool zur Datenverarbeitung, das die selbstlernende Prozesskorrektur ermöglicht und geeignete Modelle für Prognosen erstellt. Dabei werden Zusammenhänge zwischen Maschinenparametern, Bauteilqualität und energetischen Prozessgrößen erkannt und in Prozessmodelle überführt, die sich am Gesamtoptimum orientieren. Für die Praxis bedeutet dies ein besseres Prozessverständnis und die Chance auf einen um bis zu 70 Prozent reduzierten Energieverbrauch.
Weniger Prüfaufwendungen nötig
Sowohl beim Drehen als auch beim Glattwalzen wird oft mit hohen Sicherheitsfaktoren gearbeitet, um auch unter sehr ungünstigen Bedingungen spezifikationsgerechte Bauteile herstellen zu können. In die Werkzeughalter integrierte Sensoren lieferten im Projekt Daten zur Bewertung von Werkzeugzustand und Prozess – als Basis für eine signifikante Reduzierung vieler Sicherheitsfaktoren. Erschließen lassen sich diese Potenziale in einem adaptiven Prozess, in den die erfassten Messsignale einfließen. Die Regelung erfolgt dabei beim Drehen über den Vorschub und beim Glattwalzen über die Zustellung (Walzkraft). Im Projekt gelang es den Forschenden, die Hauptzeiten auf 50 Prozent zu reduziert. Als positiver Nebeneffekt waren deutlich weniger Prüfaufwendungen nötig, die Prozesssicherheit nahm zu.
